Zürich

Zürichbergstrasse 7, Zürich, Switzerland, 8005

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Zürichbergstrasse 7 in Zürich. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich nahe des Universitäts-Campus und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten sind gut über die Bundesstrasse 17 zu erreichen. Sollten Sie mit dem ÖPNV anreisen, erreichen Sie die Schulungsräume über die Tram-Haltestelle Kantonsschule.  

Parkplätze 

Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.

Lokale Infrastruktur 

Im Bereich der fussläufig erreichbaren Altstadt gibt es zahlreiche Restaurants und Hotels.

Erkunden Sie unsere Kurse

Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, die ein umfassendes Verständnis und praktische Fähigkeiten sowohl in Large Language Models (LLMs) als auch in Reinforcement Learning (RL) erwerben möchten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Komponenten und die Funktionalität von Transformatormodellen zu verstehen.
  • LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungen zu optimieren und fein abzustimmen.
  • die Grundprinzipien und Methoden des Reinforcement Learning zu verstehen.
  • Lernen, wie Verstärkungslerntechniken die Leistung von LLMs verbessern können.
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Reinforcement Learning with Google Colab

 28 Stunden
Diese Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von Reinforcement Learning und dessen praktischen Anwendungen in der KI-Entwicklung mit Google Colab vertiefen möchten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Kernkonzepte von Reinforcement-Learning-Algorithmen zu verstehen.
  • Verstärkungslernmodelle mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
  • Intelligente Agenten entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
  • Die Leistung von Agenten mit fortgeschrittenen Techniken wie Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
  • Trainieren Sie Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym.
  • Einsatz von Reinforcement-Learning-Modellen für reale Anwendungen.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 Stunden
Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Engineer und KI-Forscher, die RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) zur Feinabstimmung großer AI-Modelle für bessere Leistung, Sicherheit und Ausrichtung einsetzen möchten.Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und warum sie für moderne KI-Entwicklung entscheidend sind.
  • Reward-Modelle auf Basis menschlicher Rückmeldungen zu implementieren, um Prozesse des Reinforcement Learnings zu leiten.
  • Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken zu feinabstimmen, um die Ausgaben den Präferenzen von Menschen anzupassen.
  • Best Practices für das Skalieren von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anzuwenden.
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Deep Reinforcement Learning with Python

 21 Stunden
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
  • Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
  • Einen Deep Learning Agent erstellen.
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Fundamentals of Reinforcement Learning

 21 Stunden
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die über die traditionellen Ansätze des maschinellen Lernens hinausgehen möchten, um einem Computerprogramm beizubringen, Dinge herauszufinden (Probleme zu lösen), ohne dass markierte Daten und große Datensätze verwendet werden. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installation und Anwendung der Bibliotheken und der Programmiersprache, die für die Implementierung von Reinforcement Learning erforderlich sind.
  • einen Software-Agenten zu erstellen, der durch Feedback statt durch überwachtes Lernen lernt.
  • einen Agenten zu programmieren, der Probleme löst, bei denen die Entscheidungsfindung sequentiell und endlich ist.
  • Wissen anwenden, um Software zu entwickeln, die ähnlich wie Menschen lernen kann.
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Last Updated:

Kommende Kurse

Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

2025-06-09 09:30
21 Stunden
Zürich
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-06-19 09:30
14 Stunden
Zürich
3472 CHF (Online)
3972 CHF (Schulungsraum)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-07-07 09:30
21 Stunden
Zürich
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

2025-07-21 09:30
21 Stunden
Zürich
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

Fundamentals of Reinforcement Learning

2025-08-04 09:30
21 Stunden
Zürich
5208 CHF (Online)
5958 CHF (Schulungsraum)

Andere Regionen in Schweiz

Andere Länder

Diese Kurse sind auch in anderen Ländern verfügbar

Beratung

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